基于SPEI和时空立方体的中国近40年干旱时空模式挖掘

利用1980—2019年中国612个气象站点逐月降水量和温度数据计算多尺度标准化降水蒸散指数(SPEI),根据中国气温条件划分7大地理分区并结合时空立方体、时空热点分析、时空聚类和时空异常值来探究中国近40年多尺度标准化降水蒸散指数SPEI的时空分布特征。结果表明:(1)通过干旱频率的计算,发现轻度干旱和极端干旱最为严重的地区为内蒙古草原地区,严重干旱和中度干旱在西北荒漠地区最为严重。(2)通过时空立方体展示出中国旱情在时空分布上差距较为显著,西北地区最为严重,其次是西南的西部地区和华北的北部地区;(3)对我国近40年SPEI 12的时空热点进行分析可得我国旱情的时空趋势,其中冷点地区和热点地区各有2个,热点主要分布在华中和东北地区的西部,冷点主要分布在华中的中部地区;(4)对多尺度SPEI进行局部异常值分析得到,年尺度的华南西部和华中、华南湿润亚热带地区的中部呈低-低聚类,说明该地全年旱情相对更严重。

轨迹数据的时空模式挖掘与管理决策研究综述

时空轨迹数据的获取变得越来越容易,轨迹数据刻画了移动对象的行为模式与活动规律,是对移动对象在时空环境下的移动模式和行为特征的真实写照,在城市规划、交通管理、服务推荐、位置预测等领域具有重要的应用价值。这些过程通常需要通过对时空轨迹数据进行模式挖掘才能得以实现。简述了轨迹数据挖掘的预处理和基本步骤,归纳了异常轨迹检测方法的分类,分析、总结了近年来基于轨迹数据的四种模式挖掘,从管理决策角度对轨迹数据挖掘进行相关综述和分析,有望为轨迹数据的模式挖掘与管理决策提供必要的文献资料和理论基础。

时空轨迹大数据模式挖掘研究进展

时空轨迹挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,通过研究和开发时空轨迹挖掘技术,来发现隐藏在轨迹大数据中有价值的规律和知识以供决策支持。本文介绍了时空轨迹大数据模式挖掘与知识发现领域的研究进展;然后对时空轨迹模式挖掘技术产生的背景、应用领域和研究现状作了简介,并探讨了面向时空轨迹大数据模式挖掘的研究内容、系统架构以及关键技术,最后对时空轨迹频繁模式、伴随模式、聚集模式和异常模式的挖掘算法思想进行了阐述。

基于出租车轨迹数据的城市热点出行区域挖掘

出租车轨迹是蕴含着居民出行行为的地理时空大数据,从出租车轨迹数据中挖掘居民出行的热点区域和移动模式对于城市规划、交通管理等具有重要意义。针对现有热点区域挖掘方法在面对大规模轨迹数据时存在的伸缩性差、计算效率低等问题,提出一种基于网格密度的GScan聚类算法。该算法首先将轨迹空间划分成网格单元,并设定网格单元的密度阈值;然后将轨迹点映射到网格单元,基于密度阈值提取热点网格单元;通过合并可达热点网格单元发现城市的热点区域。以重庆市出租车轨迹载客/卸客点进行实例分析,给出网格单元大小和密度阈值2个参数的设定方法,得到重庆市主城区居民出租车出行热点区域的时空分布,进而分析重庆市居民出行行为。

山东省三次产业发展水平时空格局演变研究

产业发展水平的时空格局直接影响区域经济社会协调发展,研究山东省三次产业时空格局演变规律,可为其空间优化布局和产业的整体发展提供参考。文章采用曼-肯德尔(Mann-Kendall)趋势检验、热点分析、时空数据挖掘等技术方法,研究了山东省三次产业时空格局发展演变规律。结果表明:1978—2018年间,山东省第一产业占GDP的比重下降趋势显著,第三产业占比的上升趋势最为显著,而山东第一产业占全国第一产业的比重保持平稳,第二、三产业占全国的比重上升趋势显著;2000—2018年间,山东省各市的第一产业占比均呈下降趋势,16个市的第三产业占比上升趋势显著;东部沿海城市一直是山东三次产业的热点区,是产业发展水平的高值集聚区,在全省经济发展中具有显著的引领作用。

山东省生产性服务业时空格局及空间溢出效应

本文基于山东省2003—2018年生产性服务业的面板数据,采用Mann-Kendall趋势检验、热点分析和时空模式挖掘等方法研究山东省生产性服务业的时空格局及发展演变规律,并采用空间回归分析方法研究其空间溢出效应。主要结论:(1)山东各市生产性服务业各行业在全省同行业和本市全行业中的地位及专业化水平发展档次保持不变的概率最高;(2)发展水平为中或低的城市,其低端生产性服务业具有后发优势,区域差异呈减小趋势,信息传输、计算机服务和软件业、金融业2个高端生产性服务业呈强者愈强趋势;(3)山东省生产性服务业各行业的热点区主要分布在东部沿海城市,冷点区主要分布在鲁西南地区,其他区域历年来冷热点均不显著;(4)山东省的交通运输、仓储和邮政业负向溢出效应显著,金融业、科学研究、技术服务和地质勘查业负向溢出效应不显著,批发和零售业具有较弱的正向溢出效应,其他行业间的空间相互作用较弱,对时空格局演变的影响较小。

京津冀地区经济发展冷热点格局演化及其影响因素

为了探讨京津冀地区经济发展失衡,引入DMSP/OLS夜间灯光构建GDP指数,利用优化的热点分析和时空模式挖掘识别经济发展的格局演化,以SLM和SEM模型从自然环境、基础设施及区域开发等方面量化失衡因素。结果表明:1区域经济发展趋于波动性集聚,经济发展呈明显的京津市区、京津郊区和河北区县城区、河北偏远县乡等3种类型,而京津市区和郊区之间、京津市域和河北省域之间都存在显著的"虹吸效应"所诱发的发展断崖。2持续的热点、振荡的热点和振荡的冷点是经济发展冷热点的主要演化模式。经济发展热点自中心城区至远郊呈同心圆圈层式弱化,而无明显圈层变化的冷点集中连片地广布在河北乡村。3经济发展与自然环境、基础设施和区域开发有复杂非线性关系,经济发展繁荣地区(热点)多受惠于基础设施和区域开发及行政区划的整体优势,而合适的海拔条件次之。经济发展落后地区(冷点)总体受制于坡度条件和基础设施及区域开发的总体劣势。